摘要：在推荐系统中，主要有两种效果的评价方式，一种是Rating prediction，另外一种是Ranking prediction，以下就是两者之间的一些差别: 但是，在Ranking Prediction问题中，我们往往需要先对于候选集物品进行rating prediction，然后根据rating 阅读全文

摘要：特此申明:本博客引用链接: 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 我们都知道在优化问题上，我们除了需要最小化训练误差,例如通过square loss，log loss，exp loss等，我们还需要同事兼顾模型的泛化性能，因此我们需要通过添加正则项来进行提高模型的泛化性能，同时添加上的 阅读全文

摘要：在经典的推荐算法中，协同过滤推荐应该是占有很重要的一部分，在论文“One-Class Collaborative Filtering“（链接：https://pdfs.semanticscholar.org/7d54/15874e0f8b8f9eda49187a9030ce6bca41b1.pdf） 阅读全文